Apa itu High Performance Computing (HPC)?

High performance computing (HPC) didasarkan pada pemrosesan paralel operasi komputasi yang kompleks. Sistem HPC membagi beban kerja menjadi tugas yang lebih kecil dan menugaskan ke beberapa sumber daya untuk pemrosesan simultan. Kemampuan komputasi paralel ini memungkinkan klaster HPC untuk mengeksekusi beban kerja besar lebih cepat dan lebih efisien daripada model komputasi tradisional.

Sistem HPC dapat dirancang untuk melakukan scale up atau scale out. Desain scale up menjaga pekerjaan dalam satu sistem tetapi memecahnya sehingga beberapa inti prosesor individu dapat melakukan pekerjaan tersebut. Tujuan dari desain scale up adalah untuk memaksimalkan penggunaan server individu. Desain scale-out juga membagi sebuah pekerjaan menjadi beberapa bagian yang dapat dikelola dan didistribusikan ke beberapa server.

Mengapa High Performance Computing Penting?

High performance computing bukanlah hal baru. Workstation HPC dan superkomputer telah lama memainkan peran integral dalam penelitian akademis, memecahkan masalah yang kompleks dan memacu penemuan dan inovasi.

Ilmuwan, insinyur, dan peneliti mengandalkan HPC untuk berbagai kasus penggunaan, termasuk perkiraan cuaca, eksplorasi minyak dan gas, fisika, mekanika kuantum, dan bidang lainnya dalam penelitian akademis dan aplikasi komersial.

Kemampuan komputasi paralel HPC dapat sangat mengakselerasi proses iteratif dibandingkan dengan komputasi tradisional. Misalnya, HPC dapat mengurangi waktu proses untuk melatih model deep learning dari hitungan hari menjadi hitungan jam. Seiring aplikasi AI dan big data mendapatkan popularitas dan sumber daya komputasi canggih menjadi lebih mudah diakses dan terjangkau, HPC diterapkan untuk memecahkan berbagai tantangan yang semakin luas, sehingga memungkinkan penyebarluasan inovasi.

Bagaimana Cara Kerja HPC?

Meskipun HPC dapat dijalankan di satu node, kekuatan sebenarnya berasal dari menghubungkan beberapa node HPC ke dalam klaster untuk supercomputing dan komputasi paralel. Klaster HPC dapat mengkomputasi simulasi skala ekstrem, inferensi AI, dan analisis data yang mungkin tidak layak pada satu sistem tunggal.

Superkomputer modern adalah klaster HPC skala besar yang terdiri dari CPU, akselerator, fabric komunikasi berperforma tinggi, serta memori dan penyimpanan yang canggih, yang semuanya bekerja bersama di seluruh node untuk mencegah kemacetan dan menghadirkan performa terbaik.

Pustaka perangkat lunak platform HPC, kerangka kerja yang dioptimalkan untuk data besar dan deep learning, dan alat perangkat lunak lainnya membantu meningkatkan desain dan efektivitas klaster HPC.

Apa itu Klaster HPC?

Klaster HPC adalah kombinasi dari server terpisah, yang disebut node, yang bertindak sebagai unit untuk komputasi paralel. Klaster HPC saling terhubung melalui jaringan yang cepat, dan kerangka kerja pemrosesan yang terdistribusi dikoordinasikan melalui perangkat lunak. Klaster HPC dapat diskalakan untuk menangani data dalam jumlah besar dan operasi yang sangat kompleks dengan kecepatan tinggi.

Manfaat High Performance Computing

Dengan melakukan operasi padat komputasi di seluruh sumber daya bersama, HPC dapat mencapai hasil yang lebih cepat dan dengan biaya yang lebih rendah dibandingkan dengan metode komputasi tradisional. Dalam banyak kasus, sistem komputer tradisional akan membutuhkan waktu yang tidak praktis atau tidak layak untuk memecahkan perhitungan atau simulasi yang kompleks atau untuk melatih model AI yang sangat kompleks. Sifat paralel HPC memungkinkan efisiensi yang dapat menghemat waktu pemrosesan berjam-jam atau berhari-hari.

Dengan peningkatan ketersediaan prosesor yang dapat diskalakan dan berperforma tinggi serta memori, penyimpanan, dan jaringan berkecepatan tinggi, dan berkapasitas besar, teknologi HPC menjadi lebih mudah diakses. Akibatnya, HPC semakin digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks, menganalisis kumpulan data yang sangat besar, dan merancang solusi inovatif di lingkungan pemerintahan dan komersial serta akademis.

Sumber daya berbasis cloud juga dapat membantu membuat HPC lebih terjangkau. Ilmuwan dan insinyur dapat menjalankan beban kerja HPC di infrastruktur di tempat mereka atau melakukan scale up dan scale out di cloud untuk membantu mengurangi kebutuhan akan investasi modal.

Tantangan High Performance Computing

Sistem HPC menawarkan manfaat yang menarik, tetapi juga dapat menimbulkan tantangan yang unik. Karena HPC dirancang untuk menangani masalah yang kompleks, sistem itu sendiri sering kali besar, kompleks, dan mahal. Saat sistem HPC discale up hingga mencakup ratusan atau bahkan ribuan inti prosesor, sistem tersebut mengonsumsi energi yang sangat besar dan menuntut pendinginan yang kuat, sehingga mengakibatkan tingginya biaya operasional. Selain itu, dapat menjadi hal yang menantang dan mahal untuk mempertahankan staf ahli HPC yang berkualitas untuk mengatur dan menjalankan sistem tersebut. Dalam beberapa kasus, memigrasi proses HPC utama ke cloud dapat membantu mengurangi biaya.

Tantangan keamanan juga meningkat karena kompleksitas sistem HPC dan sifat operasi paralel yang saling terhubung. Aplikasi HPC sering mengandalkan kumpulan data yang besar, termasuk data sensitif, sehingga membuatnya menjadi target yang menarik bagi kejahatan siber dan spionase siber. Sistem HPC juga dapat digunakan bersama oleh banyak kelompok pengguna, sehingga menambah kerentanan sistem. Proses keamanan siber dan tata kelola data yang ketat harus mencakup kontrol akses sehingga pengguna yang tidak sah atau kode berbahaya tidak dapat dimasukkan ke dalam sistem.

Contoh High Performance Computing

Laboratorium penelitian, pemerintah, dan bisnis semakin mengandalkan HPC untuk simulasi dan pemodelan dalam beragam aplikasi, termasuk keselamatan lalu lintas, mengemudi otonom, desain dan manufaktur produk, perkiraan cuaca, analisis data seismik, dan produksi energi. Sistem HPC juga berkontribusi terhadap kemajuan dalam pengobatan presisi, penilaian risiko keuangan, deteksi penipuan, dinamika fluida komputasional, dan bidang lainnya.

HPC dan AI

HPC AI menyediakan infrastruktur komputasi paralel untuk mendukung algoritma AI canggih, yang memungkinkan peneliti dan insinyur untuk mendorong batas-batas aplikasi AI dan deep learning.

HPC untuk Layanan Keuangan

HPC dapat membantu menyederhanakan penerapan AI dalam layanan keuangan, serta menangani kumpulan data yang semakin besar dan kompleks untuk mendukung analisis pasar dan kalkulasi harga opsi mendekati real-time, pemantauan transaksi, dan deteksi penipuan.

HPC di Industri Otomotif

Sistem HPC mendukung desain dan rekayasa yang dibantu komputer serta simulasi dan pengujian untuk model kendaraan baru. Pengembangan kendaraan swakemudi yang sedang berlangsung juga mengandalkan sistem HPC untuk melatih model AI secara berulang-ulang.

HPC dalam Layanan Kesehatan dan Ilmu Hayati

Teknologi HPC dan AI digunakan untuk mengakselerasi dan menyederhanakan analisis genomik untuk mendukung pengobatan presisi, serta simulasi dinamika molekuler untuk menemukan dan menguji perawatan biofarmasi baru.

HPC di Pemerintahan

Lembaga sektor publik, universitas, dan laboratorium penelitian menggunakan HPC untuk mengakselerasi penemuan, otomatisasi, dan pengambilan keputusan yang berdasarkan data.

HPC dalam Keamanan Siber

HPC mendukung peningkatan yang didukung AI untuk solusi keamanan siber yang membantu melindungi organisasi, sistem, pengguna, dan data mereka dari serangan siber yang semakin canggih.

Masa Depan High Performance Computing

Seiring perangkat keras dan perangkat lunak HPC terus menjadi lebih mudah diperoleh dan tersebar luas di pusat data dan di cloud, teknologi HPC dapat diharapkan mendorong inovasi dan produktivitas bisnis dan lembaga pemerintah dari semua ukuran. Superkomputer HPC juga hampir melampaui batas exascale, meningkatkan kapasitasnya untuk memecahkan tantangan yang lebih kompleks lagi. Di masa depan, sistem HPC dapat memanfaatkan komputasi kuantum untuk mencapai daya pemrosesan yang belum pernah ada sebelumnya, meskipun teknologi ini masih dalam fase yang sangat eksperimental. Seiring kapasitas pemrosesan HPC yang terus berkembang, demikian juga kemampuan sistem untuk mengatasi tantangan rekayasa, ilmiah, dan terkait AI yang paling kompleks.